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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机：理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬，田汉英 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递，自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑 9 l& |- ~" }2 a! Z' U% N7 ~- h. k
9 A. i; _4 |5 r2 }7 O0 V- U; i$ c1 i
目录序言
% ?. ~/ b, v$ X符号表
+ P+ M! K2 q8 l3 d第1章 最优化基础# H( U5 G2 T7 n- K
1.1 欧式空间上的最优化问题
G$ _ y4 T0 @9 N; N" u 1.1.1 最优化问题实例; j8 @- K1 P6 T5 t! ~# x
1.1.2 最优化问题及其解
. n9 p5 P2 x. I4 l# V) V5 P( P 1.1.3 最优化问题的几何解释! [7 v! S8 c. m+ X/ ~0 w
1.2 欧式空间上的凸规划% _. v" `& F! ^
1.2.1 凸集和凸函数/ G6 t, n I: [. \. k
1.2.2 凸规划问题及其基本性质5 Z3 g% X: p* I6 d
1.2.3 凸规划的对偶理论
6 J; g. M" B5 f" J" }) c5 Y- X 1.2.4 凸规划的最优性条件% i0 O0 l) h, K5 |/ j B6 h
1.2.5 线性规划
9 v* C( Y* z, F& Z; u1.3 Hilbert空间上的凸规划. \- @7 f! ^" F
1.3.1 凸函数及Frechet导数
3 v% B, t5 ?3 y/ E/ J8 g+ K) a4 g 1.3.2 凸规划问题4 K. I5 d. O; a& c8 G2 Z
1.3.3 凸规划的对偶理论
1 W7 Z- X2 g( S) f4 S1 B 1.3.4 凸规划的最优性条件2 p3 j4 v7 k6 C' M" n- n* S4 u
1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划
& U5 }5 V# S3 |9 {- ~ 1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
! M4 x: m" f' ] 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论
7 y% {. L( t8 C- H0 q8 ] 1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件
1 N9 `, \" G1 a* |$ | 1.4.4 二阶锥规划0 y j4 o. b7 e: }. I: o
1.4.5 半定规划0 M& x6 k) Q6 `( L
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
8 \' A+ P! |) P 1.5.1 K-凸函数与Frechet导数5 W/ q4 R _- O5 ^# q2 v
1.5.2 凸规划问题" T) ]1 }8 d6 B% e' X
1.5.3 凸规划的对偶理论
4 K) x0 |+ @" E* H* o 1.5.4 凸规划的最优性条件
$ ]# M* M @2 W. }3 ~4 s7 g: J第2章 线性分类机
& u: s) {! o4 \( a: ~: e/ d2.1 分类问题的提出, s) m4 |3 i- Q# Y: G' s
2.1.1 例子(心脏病诊断)
; t) I Y+ \; J6 V 2.1.2 分类问题和分类机
0 { C, ~0 h" ^/ ], d( m7 h 2.2 线性可分问题的支持向量分类机0 c+ P1 B6 i- m. t+ d
2.2.1 最大间隔法_- H* {' E; s, G1 h3 b6 n2 H
2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机) {3 R( O) {& k9 i O; E3 n
2.2.3 支持向量# t" i" Y; h( v q" D) R" n
2.3 线性支持向量分类机& s5 @9 ]8 h# Z4 f* g4 d g& P
2.3.1 最大间隔法& P5 c }. R1 |/ B9 p- a: j
2.3.2 线性支持向量分类机' x* F% e8 Z+ S) A4 @
第3章 线性回归机
5 z4 @7 q: v7 \/ U/ s& x3.1 回归问题和线性回归问题
. e8 ~: T( ~0 c' \/ ^' ~7 ]9 l1 z# \3.2 硬ε带超平面
7 d" U& Y% F, p" Y 3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面
* f2 k" o* G( y. h, Q' l 3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划
$ A4 j9 c" j2 g 3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题
" ~$ k0 h! Q, H3.3 线性硬ε-带支持向量回归机/ \; B; A4 w7 `
3.3.1 原始问题4 M; f5 }) ?$ y: k( |) d1 R
3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
# f. _( A7 L* A7 p 3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
7 o; ?! U1 ^/ c; p$ u3.4 线性ε-支持向量回归机/ m9 c' T, k* x
3.4.1 原始问题6 B1 j. Q( r+ [9 Q1 y) U
3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系7 i/ s! `8 d! z8 i' k
3.4.3 线性ε-支持向量回归机
$ Y# F: n# x# w第4章 核与支持向量机
% u4 ^; N5 ?" D4.1 从线性分划到非线性分划) W3 ^7 J) |& D
4.1.1 非线性分划的例子; P p3 p/ _8 [* Y; h* T, R, ~
4.1.2 基于非线性分划的分类算法" e7 `. u+ _5 K L
4.1.3 基于非线性分划的回归算法
2 U$ ~0 e+ r( f* L6 N. N6 k T4.2 核函数
! T! p' C8 c' C8 `8 d 4.2.1 核函数及其特征: g; C2 t% s5 U
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数
$ ?, \& p& K- x: l# _4.3 支持向量机及其性质
: T( d; t& \3 W0 v9 y* q 4.3.1 支持向量分类机
! j, l2 m. h# `% \ 4.3.2 支持向量回归机
4 W: G* D" @5 g2 ~8 V1 G3 ~+ m' W4.4 支持向量机中核函数的选取# c1 p% v9 q5 V4 y+ M9 [
4.4.1 已知训练集时核函数的选取
( ? b5 }- m5 J) ] ……
$ w8 q8 ~: s8 ~% R0 v2 }% d第5章 C-支持向量分类机的统计学基础* @8 f0 s# q# U, f# e' u1 [- f5 T
第6章 模型选择/ i8 N5 |1 m- K
第7章 算法6 k* ]) ]( M7 ~: e. t2 x! n$ z
第8章 支持向量机的变形与拓广
6 P/ S$ d( n) s$ ^ ?- L参考文献
0 X0 S+ O0 V6 v- v索引2 i' u) I4 K7 ~9 l$ E$ @
$ _' n* s) c( W文件较大，无法上传。故分附件上传，请见谅。1个附件50页。
+ N) j' l( f; ~
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~# ?: q6 @, _2 h* r6 @
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6 a/ H1 w7 R% U$ n/ ]
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+ ]" i( h) d1 \0 B
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/ v. Z: i0 D! T6 m* z
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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